用Python代码解释大语言模型的工作原理
原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。发表于：。ChatGPT 和 GPT-4 等大型语言模型 ( LLM ) 自然语言处理的发展标志着一个重要的里程碑，这些模型在基于文本的任务中展示了接近人类的理解能力。除此之外，OpenAI 引入的大型多模态模型 (LMM)...
本文介绍了大型语言模型（LLM）的工作原理，重点关注标记化和标记嵌入技术。标记化将文本分割成更小的单元，可使用字符级、词级或字节对编码法（BPE）等方法。BPE是一种平衡的子字标记化方法，通过频率分析和词对合并生成标记。标记嵌入根据上下文捕获单词语义。文章还介绍了Transformer模型的自注意力机制和位置编码，以及其在处理复杂语言任务中的优势。最后，给出了Python代码示例说明Transformer自注意力机制的基本版本。
